SPC统计过程控制培训讲义(ppt 132页).ppt

德国莱茵-德-莱茵技术监督协会中国学部统计过程控制培训。项目经理：德国莱茵技术监督协会、德国莱茵技术监督协会、德国莱茵技术监督协会、德国莱茵电视台、澳大利亚新西兰质量协会、澳大利亚新西兰质量协会、澳大利亚新西兰质量协会注册高级质量审核员认证VDA6.1、VDA-QMC/德国汽车工业联合会注册vda 6.1注册审核员、资格认证偶然者tonyhung讲师-袁弘，持续改进和统计流程概述。首先，收集数据并用统计方法解释它们不是最终目标，最终目标是不断加深对这个过程的理解。研究变异和应用统计知识来提高绩效的基本概念适用于任何领域，可以是在车间或办公室。例如：机器(性能特征)、会计(错误率)、废物分析(废品率)等。持续改进和统计过程概述，3。统计过程控制代表统计过程控制。应用统计技术来控制输出(如零件)应该只是第一步。只有当输出过程成为我们努力的焦点时，这些方法才能在提高质量、提高生产率和降低成本方面发挥作用。持续改进和统计过程概述。4.现有的完整示例仅用于说明如何使用SPC。为了真正理解过程控制，有必要进一步接触过程现实。现有的过程信息不能取代实际的工作经验。调查系统对于正确的数据分析很重要，在收集过程数据之前应充分理解。如果这样的系统缺乏统计控制，或者它们的变化占过程数据总变化的很大一部分，可能会做出不适当的决定。人员、材料、环、方法、设备、工装、测量系统MSA、机器、产品、过程、Cpk过程能力、Cmk机器能力、影响测量结果的因素、测量系统分析MSA测量系统误差类型、偏差、稳定性、测量系统分析MSA测量系统误差类型、线性度、测量系统分析MSA测量系统误差的类型和可重复性。测量系统分析MSA测量系统误差的类型。同一操作员使用同一测量仪器对同一部件进行多次测量和再现。测量系统分析MSA测量系统误差的类型。不同的操作员使用相同的测量仪器来测量相同的部件。Gagerr(重复性和再现性)，测量系统分析MSA测量系统研究，适用于包括在控制计划、过程控制系统、过程控制系统、过程控制系统、过程控制系统、过程控制系统、过程控制系统中的测量系统的所有可变计数属性，3。对重要性能(过程或输出)采取措施以防止它们偏离目标值太远是经济的。所采取的措施包括改变操作或过程本身的更多基本因素，并跟踪结果。过程控制系统。采取输出措施如果输出不能满足顾客的要求，所有产品都可能被分类、报废或返工。因此，只检测和纠正不符合规格的产品而不分析过程中的根本原因是不经济的。变异的常见原因和特殊原因。共同原因是指随着时间的推移，稳定和可重复分布过程中的许多变化的原因，这是稳定系统的偶然原因。劣化的常见原因和特殊原因，特殊原因是指不总是作用于过程劣化的原因，即当它们发生时，它们将导致(整个)过程的分布，并以不可预测的方式影响过程的输出，过程的输出将是不稳定的。，上限，下限，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，不小于9.5毫米局部措施和系统措施局部措施通常用于消除劣化的特殊原因，通常由与工艺直接相关的人员实施，可纠正约15%的工艺问题。 措施L通常用于消除劣化的常见原因L几乎总是需要管理措施，以便纠正L可以纠正大约85%的过程问题、过程控制和过程能力。过程控制系统的目标是对影响过程的措施做出经济合理的决策。平衡控制的需要是采取措施(过度控制或未经授权的变更)，控制的需要是不采取措施的结果(控制不足)。在统计控制下的过程操作只有恶化的共同原因，并且对特殊原因采取适当的措施(如果有用的话，消除或永久保留)。客户允许制造商运行三级流程：客户对规格要求之间的差异不敏感；出于特殊原因采取措施的成本大于对所有客户的好处。成本原因允许有特殊原因，包括刀具磨损、刀具重新研磨和周期性(季节性)更换。特殊原因已经确定，记录显示它是稳定和可预测的。客户会有以下要求：过程成熟；允许存在的特殊原因在一段已知时间内显示出稳定的结果；过程控制计划的有效运行可确保所有过程输出符合规范，并可防止其他特殊原因或其他不稳定的原因，以及允许的特殊原因。说明：汽车行业规定“在证明过程处于统计控制之下之前，不会计算过程能力。”短期能力验证第一批产品的性能和机器能力研究。长期能力验证过程的性能。控制图、统计过程控制图、lX-R均值和极差图、lX-S均值和标准差图、lX-R中值图、lX-MR单值和移动极差图、计数控制图、lp不合格品率图、lnp不合格品编号图、lc不合格品编号图、lu单位产品不合格品编号图。计量数据控制图不精确、精确、不准确、准确。注：计量数据控制图的所有计算公式和分析原理的基础是数据正态分布。因此，在使用控制图之前，有必要确定数据本身是否正常分布。直方图或正态概率纸可用于分析数据分布。使用平均值和范围图。答：收集数据答：1选择子组尺寸、频率和数据答：子组尺寸在初始工艺研究期间，子组通常由4到5个连续生产的产品组合组成，仅代表由单一工具、冲头、模腔等生产的零件。(即单一工艺流程)。b .在初始过程研究中，子组频率通常是连续分组或以短时间间隔分组，以便在短时间间隔内检查过程中是否存在其他不稳定因素。当证明过程处于稳定状态时，子群之间的时间间隔可以增加。从过程的角度来看，收集更多的子组可以确保恶化的主要原因可能发生(一般情况：25个或更多的子组，包括100个或更多的单值读数)。如果过程是稳定的，可以获得过程位置和分布宽度的有效估计。在某些情况下，现有的数据可以用来加速第一阶段的研究。但是，只有在它们是新的并且有建立子组的明确基础时，才能使用它们。A.2建立控制图并记录原始数据，A.4选择控制图的比例尺L。对于X图，坐标上比例尺值的最大值和最小值之间的差值至少应为在控制图上画出平均值和极端差值，计算控制项目，在控制图上画出平均值和极端差值的控制线。UCL和LCL在最初的研究阶段被称为测试控制极限。a .点超出控制极限点超出控制上限控制极限点计算误差或跟踪误差；部分之间的可变性或分布宽度增加(即恶化)，这可能发生在某个时间点或可能是整体趋势的一部分；测量系统变化(例如不同的检查员或量具)；测量系统没有适当的分辨率。一点是在控制极限控制极限或跟踪点误差之下；分布的宽度变得更小(即更好)；测量系统已经改变(包括数据编辑或转换)。链现象高于平均范围的链或上升链输出值的分布宽度增加，这可能是由于不规则性(例如设备控制异常或固定不牢)或由于过程中某些元素的变化(例如使用不太一致的新原材料)而需要纠正。测量系统的变化(例如新的检查员或量具)。在链的平均范围底部，或下降链产值分布宽度减小时，应研究以促进应用和改进过程；测量系统的变化会掩盖实际性能的变化。明显非随机图的各点与r的距离：一般来说，约2/3的跟踪点应在控制界限的中间1/3范围内，约1/3的点应在控制界限之外。超过2/3的跟踪点的控制极限或跟踪点计算或跟踪不正确，这些跟踪点明显超过接近R的2/3(对于25个亚组，如果超过90%的点落在控制极限的1/3内)。过程或取样方法是分层的；每个子组系统地包括具有两个或更多个完全不同的过程平均值的过程流(例如，用几个测量轴测量的每个轴一个数值)；数据已经过编辑(几个距离平均值很远的子组已经被更改或删除)。分组情况下，当跟踪点明显少于2/3落在靠近R的区域时(对于25个分组，如果40%或更少的点落在中间1/3区域)，会导致控制极限或跟踪点计算误差或跟踪点误差；过程或取样方法导致连续分组包括来自两个或更多具有显著不同可变性(例如，输入材料批次混淆)的过程流的测量。C.2识别并标记特殊原因(范围图)l将范围数据中的每个特殊原因标记为过程操作，以确定原因并提高对过程的理解。纠正这些情况，防止他再次发生。并非所有的特殊原因都是有害的，一些特殊原因可以通过减少极差的变化在过程改进中起到积极的作用。重新计算控制极限(范围图)。如果超出控制极限的点超过任何控制极限，将会有特殊原因控制极限或绘图点错误。这个过程已经改变了，要么是在那个时间点(这可能是一个独立的事件)，要么是作为趋势的一部分；测量系统发生变化(例如不同的测量工具或检查员)。b .连锁现象：平均值的一侧有7个连续点；在7点钟，它连续上升或下降。分析：过程的意义已经改变也许它还在改变；测量系统发生了变化(漂移、偏差、灵敏度等)。)。明显非随机图的各点与过程平均值之间的距离：一般情况下，约2/3的跟踪点应在控制界限的1/3的中间区域内，约1/3的点应在其他2/3的区域内；1/20点应位于控制极限附近(位于外部1/3区域)。此外，有大约/150个点落在控制极限之外，但是它可以被认为是受控稳定系统的合理部分。约99.73%的点在控制范围内。如果大大超过2/3的点落在过程平均值附近(对于25个子组的情况，如果超过90%的点在控制极限的1/3的中间)，控制极限或跟踪点被计算或跟踪错误或重新计算错误，则在一定程度上，Quitesomevariation-EndingPasslap偏差导致废品为0.27%，上限，下限，99.73%；过程分层或取样方法；每个子组包括来自具有不同平均值的两个或多个过程流的测量值；数据已经过编辑。如果少于2/3的数据点落在过程平均值附近(对于25组的情况，如果40%或少于40%的数据落在中间/3区域内)，则控制极限或跟踪点计算是错误的或错误的；过程或取样方法草地的连续子组包括来自两个或多个不同过程流的测量。C.2识别和标记特殊原因(均值图)将均值数据中的每个特殊原因标记为过程操作进行分析，以确定原因并提高对过程的理解；纠正这些情况，防止他再次发生。并非所有的特殊原因都是有害的，一些特殊原因可以通过减少平均值的变化在过程改进中起到积极的作用。重新计算控制极限(均值图)。为了继续控制和扩大控制范围，L过程的测量值处于统计稳定状态。l工程和其他规范准确地代表了客户的需求。设计目标值位于规格的中心。l测量偏差相对较小。过程能力解释评价过程能力的基本目标是持续改进过程性能。通过减少常见原因引起的变化或调整过程平均值使其接近目标值，提高了过程能力。这通常意味着采取管理措施来改善系统。临时措施：l筛选输出，并根据需要报废或返工；l更改规格，使其与工艺性能一致。注：与工艺改进相比，上述方法显然是下一步。过程能力评估、计数数据控制图、应用控制图的准备、控制极限的计算，注意：当子组能力与其平均值之差不超过25%时，可以使用平均样本能力(n)来计算控制极限。a .超出任何控制极限超出控制上限控制极限或跟踪误差；此时或作为趋势的一部分，过程性能恶化；评估系统已经改变(例如，检查员、量表)。控制极限点的底部控制极限点或跟踪点误差；过程性能已经得到改善(为了改善，这种情况应该长期研究和保持)；测量系统已经改变。在控制极限的底部，B链现象位于连续7个点的平均值的一侧。连续上升7点(后者等于或大于前者)或连续下降。超过平均水平的长链或连续上升点过程的性能已经恶化-并且可能仍然恶化；评估体系已经改变。低于平均水平的长链或连续下降过程的性能已得到改善(原因应研究并确定)；评估体系已经改变。(c)从非随机图到过程均值的明显距离：在仅具有共同原因恶化和相对较大np的统计控制下的过程中，大约2/3的点将在控制极限中间的1/3内；大约1/3的点将位于控制界限的2/3范围内，大约1/20的点将位于更接近控制界限的区域(外部1/3区域)。明显超过2/3的点位于平均值附近(对于25个子组，如果超过90%的点位于控制限值中间的1/3以